Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів

Розглянуто лінійний об’єкт yt=a1y1+...anyn+b1u1+...bmym+δ. Метою є оцінювання параметрів об’єкта за припущення, що вони змінюються лінійно за часом: ai=ai,0+ai,1t (i=1,2,...,n), bj=bj,0+bj,1t (j=1,2,...,m), δ=δ0+δ1t, параметри ai,0, ai,1 (i=1,2,...,n), bj,0, bj,1 (j=1,2,...,m), δ0, δ1 вважаються с...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Igor Spectorsky
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute 2021-12-01
Series:Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï
Subjects:
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/237815
_version_ 1811181575008681984
author Igor Spectorsky
author_facet Igor Spectorsky
author_sort Igor Spectorsky
collection DOAJ
description Розглянуто лінійний об’єкт yt=a1y1+...anyn+b1u1+...bmym+δ. Метою є оцінювання параметрів об’єкта за припущення, що вони змінюються лінійно за часом: ai=ai,0+ai,1t (i=1,2,...,n), bj=bj,0+bj,1t (j=1,2,...,m), δ=δ0+δ1t, параметри ai,0, ai,1 (i=1,2,...,n), bj,0, bj,1 (j=1,2,...,m), δ0, δ1 вважаються сталими (майже не змінюються протягом тривалого часу). Для цього об’єкта отримано узагальнення рекурентного методу найменших квадратів (РМНК). Наведені прикладі показують, що отримане узагальнення РМНК точніше за класичне для об’єктів, параметри яких змінюються зі сталою або майже сталою швидкістю протягом тривалого часу. У випадку непередбачуваної зміни параметрів наведена схема РМНК дещо гірша за класичну, однак забезпечує високу точність оцінювання.
first_indexed 2024-04-11T09:19:46Z
format Article
id doaj.art-dd3947a45f4547dcab45c7ac75dbc359
institution Directory Open Access Journal
issn 1681-6048
2308-8893
language Ukrainian
last_indexed 2024-04-11T09:19:46Z
publishDate 2021-12-01
publisher Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
record_format Article
series Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï
spelling doaj.art-dd3947a45f4547dcab45c7ac75dbc3592022-12-22T04:32:14ZukrIgor Sikorsky Kyiv Polytechnic InstituteSistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï1681-60482308-88932021-12-01410.20535/SRIT.2308-8893.2021.4.11Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрівIgor Spectorsky0Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Київ Розглянуто лінійний об’єкт yt=a1y1+...anyn+b1u1+...bmym+δ. Метою є оцінювання параметрів об’єкта за припущення, що вони змінюються лінійно за часом: ai=ai,0+ai,1t (i=1,2,...,n), bj=bj,0+bj,1t (j=1,2,...,m), δ=δ0+δ1t, параметри ai,0, ai,1 (i=1,2,...,n), bj,0, bj,1 (j=1,2,...,m), δ0, δ1 вважаються сталими (майже не змінюються протягом тривалого часу). Для цього об’єкта отримано узагальнення рекурентного методу найменших квадратів (РМНК). Наведені прикладі показують, що отримане узагальнення РМНК точніше за класичне для об’єктів, параметри яких змінюються зі сталою або майже сталою швидкістю протягом тривалого часу. У випадку непередбачуваної зміни параметрів наведена схема РМНК дещо гірша за класичну, однак забезпечує високу точність оцінювання. http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/237815рекурентний метод найменших квадратівРМНКоцінювання
spellingShingle Igor Spectorsky
Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів
Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï
рекурентний метод найменших квадратів
РМНК
оцінювання
title Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів
title_full Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів
title_fullStr Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів
title_full_unstemmed Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів
title_short Рекурентний метод найменших квадратів: оцінювання змінних параметрів
title_sort рекурентний метод найменших квадратів оцінювання змінних параметрів
topic рекурентний метод найменших квадратів
РМНК
оцінювання
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/237815
work_keys_str_mv AT igorspectorsky rekurentnijmetodnajmenšihkvadratívocínûvannâzmínnihparametrív